首页忽视AI伦理会带来巨大的风险：如何负责任地实施AI
早在1945年7月，MH Hasham Premji在印度马哈拉施特拉邦的小镇阿马尔纳奠定了成为科技巨头的基石，创立了西印度蔬菜制品有限公司。位于博里河畔，该公司最初专注于生产食用油。到了1970年代，业务发生了巨大转变，将重点转向IT，并更名为Wipro。如今，Wipro已成为印度顶尖的科技公司之一，业务遍及167个国家，雇员近25万人，年收入超过100亿美元。现任掌舵者是创始人孙子Rishad Premji。
如今，Wipro定位为IT转型、咨询和业务流程服务的全球领导者。在与ZDNET的独家采访中，我们有机会与Wipro FullStride Cloud的副总裁兼首席技术官Kiran Minnasandram深入交流，探讨公司的最新动态和IT的未来。
Kiran站在Wipro技术创新的前沿，领导开发尖端解决方案的举措。他的主要焦点是推动创新并通过先进技术赋能企业，特别是在云计算领域。他设计并实施先进的云架构，革新业务运营，提升效率、可扩展性和灵活性，帮助客户推进数字化进程。
公司价值观
ZDNET： 你如何定义道德AI，为什么它对当今企业至关重要？
Kiran Minnasandram： 道德AI不仅仅是满足法律要求；它与Wipro的核心价值观息息相关。我们以四个关键支柱为基础：尊重个人、社会公平与透明、环境责任和技术稳健性。这确保我们的AI在隐私、尊严、社会公平和环境责任方面与我们的价值观一致，同时安全且合规。
ZDNET： 为什么许多企业在AI伦理方面遇到困难？他们应该关注哪些关键风险？
KM： 挑战往往源于缺乏关于AI的共同语言。为解决这一问题，企业需要建立跨组织的战略，整合技术、法律和人力资源团队。AI不仅是技术问题，也是企业问题。企业必须在法律合规之外定义AI伦理，聚焦于他们希望坚持的价值观。他们还应制定风险分类，以应对潜在的法律、安全和劳动力影响。
ZDNET： AI采用对企业可持续发展目标有何正反两方面的影响？
KM： AI对可持续发展的影响是双重的。积极方面，它可以提高运营效率、优化供应链和加强资源管理，从而减少碳排放。例如，在物流中，AI可以优化路线以减少燃料使用。然而，AI的快速部署也会增加能源消耗和碳排放，尤其是训练大型AI模型所需的密集计算能力。
环境影响
ZDNET： 企业应如何平衡AI创新与环境责任？
KM： 企业需要制定明确的可持续AI使用政策和指南。这一框架帮助团队在基础设施和算法方面做出明智决策。企业还应跟踪和监控AI的环境影响，推动服务提供商也这样做。我们已帮助客户修订AI政策，吸引利益相关者参与，并培训员工将可持续性融入日常流程。跨行业协作对于应对这些挑战至关重要，Wipro积极参与全球努力，帮助客户应对这一复杂领域。
ZDNET： 全球法规如何演变以应对道德AI和可持续性问题？
KM： AI并非在真空环境中运行。现有的隐私、消费者保护、安全和人权法律均适用。数据保护监管机构在防止AI危害方面至关重要，而消费者保护法处理算法定价等问题。一些地区还制定了AI特定法律，如欧盟AI法案，根据产品风险级别施加更严格的控制。在美国，各州专注于AI在劳动力管理中的应用，这是AI部署中较为复杂的领域之一。
最大误解
ZDNET： 关于AI伦理和可持续性的最大误解是什么？企业如何克服这些误解？
KM： 一个常见的误解是创新与责任不能共存。实际上，负责任的AI对于可持续创新至关重要。信任是AI部署的基础，平衡创新与信任的企业将获得竞争优势。消费者和企业都倾向于信任的产品。
ZDNET： Wipro FullStride Cloud如何支持企业在AI与ESG（环境、社会和治理）目标对齐？
KM： 我们通过开发优先考虑公平、透明和问责制的负责任AI框架提供帮助。我们使用AI监控和报告ESG指标，并支持绿色AI举措以减少碳足迹。在基础设施方面，我们优化工作负载以提高能源效率，并开发行业特定的解决方案以实现ESG目标。
ZDNET： 云解决方案如何有效减少AI的环境足迹？
KM： 云解决方案通过使用可再生能源、优化冷却和碳感知计算来提高能源效率。联邦学习和模型剪枝等技术可以减少AI模型训练所需的能源。无服务器和自动扩展解决方案帮助资源与需求对齐，防止过度配置。云提供商提供碳跟踪和报告工具，多云和边缘计算可以最小化数据移动，在数据源附近处理AI。
利用云技术
ZDNET： 如何利用云基础设施将道德考量嵌入AI开发？
KM： 云基础设施提供了将道德考量嵌入AI的工具。AI伦理工具包可以检测偏差并测试公平性，而多样性感知训练工具确保数据集具有代表性。基于云的AI框架提供可解释性和透明度，通过差分隐私和加密处理支持安全的隐私保护AI开发。自动合规监控确保遵守法规，模型漂移测试和幻觉检测工具帮助维持模型长期可靠性。
ZDNET： 为什么一些组织难以衡量AI的可持续性影响？云工具如何提供帮助？
KM： 缺乏标准指标使得衡量AI的可持续性影响具有挑战性。基于云的工具通过可定制的仪表板填补这一空白，跟踪AI生命周期中的碳排放。实时监控至关重要，因为能源消耗可能差异很大，云平台提供动态跟踪工具来捕捉这些波动。云原生解决方案还聚合同一环境中的数据，提高可见性和决策能力。此外，云工具可以揭示AI过程中隐藏的环境成本，并帮助应对不同地区的ESG合规要求。
ZDNET： 组织可以采取哪些具体措施来提高AI的透明度和问责制？
KM： 首先，培训员工负责任地使用AI，鼓励他们在安全范围内质疑和测试AI。其次，建立涵盖业务所有方面的综合治理结构，从采购到风险管理。
ZDNET： AI偏差如何产生？基于云的框架在缓解偏差方面有何作用？
KM： AI偏差可能源于不具代表性或带有偏见的训练数据、人工标注数据集的错误以及过时模型延续历史偏差。基于云的框架通过确保遵守多样化法规和验证AI模型在不同人群中的表现来提供帮助。自适应训练过程还可以重新平衡数据集以缓解偏差。
ZDNET： 企业应实施哪些治理策略以确保负责任的AI使用？
KM： 强大的治理框架至关重要。一些组织可能拥有专门的AI治理结构，而像我们这样的组织将其融入现有治理体系。重要的是让组织所有部分参与，并从一开始进行AI影响评估，以将法律保护、隐私和稳健性嵌入AI部署中。
AI问题
你对日益强调道德和可持续AI有何看法？你在组织中实施了哪些框架或政策以确保负责任的AI开发？
你如何应对AI工作负载的环境影响？你是否使用基于云的工具来衡量或减少这些足迹？
你认为全球法规是否跟得上AI创新的步伐，还是企业需要自行应对灰色地带？请在下方评论中分享你的见解。
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评论 (28)
0/500
![EricAllen]()
C'est inquiétant de voir à quel point l'éthique de l'IA est négligée... Comme le montre l'exemple de Premji, même les plus grandes entreprises partent souvent de petites initiatives. Mais aujourd'hui, ces technologies peuvent avoir un impact énorme sur la société. Qui est vraiment responsable quand les algorithmes font des erreurs? 😕
![NicholasClark]()
AIの倫理を無視するリスクについての記事、興味深いですよね。特に日本でもAI活用が進む中、倫理的枠組みの欠如が招く問題は他人事じゃない気がします😅 企業は利益追求だけでなく、社会への責任も考えるべきでしょう。
![JasonHill]()
這篇文章讓我開始擔心AI倫理問題了...現在科技公司都在拚速度開發AI，但好像很少人真正停下來思考倫理風險？如果連基本的透明度和問責制度都做不好，搞不好會重蹈社群媒體的覆轍😅
![HarperJones]()
이 앱은 AI 윤리의 중요성을 정말 잘 보여줬어요. 정보가 많아서 유용하지만, 인터페이스가 조금 오래된 느낌이에요. 그래도 AI에 관심 있는 사람이라면 꼭 봐야 해요. 📚
![CharlesThomas]()
このアプリはAIの倫理の重要性を教えてくれました。情報量が豊富でとても役立ちますが、インターフェースは少し古い感じがします。それでも、AIに取り組む人には必見ですね。📚
![JohnRamirez]()
This app really opened my eyes to the importance of AI ethics. It's super informative, but man, the interface could use a bit of a facelift. Still, it's a must-read for anyone diving into AI. 📚
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公司价值观
ZDNET： 你如何定义道德AI，为什么它对当今企业至关重要？
Kiran Minnasandram： 道德AI不仅仅是满足法律要求；它与Wipro的核心价值观息息相关。我们以四个关键支柱为基础：尊重个人、社会公平与透明、环境责任和技术稳健性。这确保我们的AI在隐私、尊严、社会公平和环境责任方面与我们的价值观一致，同时安全且合规。
ZDNET： 为什么许多企业在AI伦理方面遇到困难？他们应该关注哪些关键风险？
KM： 挑战往往源于缺乏关于AI的共同语言。为解决这一问题，企业需要建立跨组织的战略，整合技术、法律和人力资源团队。AI不仅是技术问题，也是企业问题。企业必须在法律合规之外定义AI伦理，聚焦于他们希望坚持的价值观。他们还应制定风险分类，以应对潜在的法律、安全和劳动力影响。
ZDNET： AI采用对企业可持续发展目标有何正反两方面的影响？
KM： AI对可持续发展的影响是双重的。积极方面，它可以提高运营效率、优化供应链和加强资源管理，从而减少碳排放。例如，在物流中，AI可以优化路线以减少燃料使用。然而，AI的快速部署也会增加能源消耗和碳排放，尤其是训练大型AI模型所需的密集计算能力。
环境影响
ZDNET： 企业应如何平衡AI创新与环境责任？
KM： 企业需要制定明确的可持续AI使用政策和指南。这一框架帮助团队在基础设施和算法方面做出明智决策。企业还应跟踪和监控AI的环境影响，推动服务提供商也这样做。我们已帮助客户修订AI政策，吸引利益相关者参与，并培训员工将可持续性融入日常流程。跨行业协作对于应对这些挑战至关重要，Wipro积极参与全球努力，帮助客户应对这一复杂领域。
ZDNET： 全球法规如何演变以应对道德AI和可持续性问题？
KM： AI并非在真空环境中运行。现有的隐私、消费者保护、安全和人权法律均适用。数据保护监管机构在防止AI危害方面至关重要，而消费者保护法处理算法定价等问题。一些地区还制定了AI特定法律，如欧盟AI法案，根据产品风险级别施加更严格的控制。在美国，各州专注于AI在劳动力管理中的应用，这是AI部署中较为复杂的领域之一。
最大误解
ZDNET： 关于AI伦理和可持续性的最大误解是什么？企业如何克服这些误解？
KM： 一个常见的误解是创新与责任不能共存。实际上，负责任的AI对于可持续创新至关重要。信任是AI部署的基础，平衡创新与信任的企业将获得竞争优势。消费者和企业都倾向于信任的产品。
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KM： 我们通过开发优先考虑公平、透明和问责制的负责任AI框架提供帮助。我们使用AI监控和报告ESG指标，并支持绿色AI举措以减少碳足迹。在基础设施方面，我们优化工作负载以提高能源效率，并开发行业特定的解决方案以实现ESG目标。
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KM： 云解决方案通过使用可再生能源、优化冷却和碳感知计算来提高能源效率。联邦学习和模型剪枝等技术可以减少AI模型训练所需的能源。无服务器和自动扩展解决方案帮助资源与需求对齐，防止过度配置。云提供商提供碳跟踪和报告工具，多云和边缘计算可以最小化数据移动，在数据源附近处理AI。
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